Практикум Python. Весна 2024
Содержание
Общие сведения
- Семестр: 2 (первый курс)
- Формат: очный
- Форма контроля: дифференцированный зачет
- Запись вводного занятия
Важные ссылки
- Регистрация на курс (база) до 08.02.2024
- Регистрация на курс (про) до 08.02.2024
- Телеграм-чат курса
- [ План курса]
- Материалы занятий
- [Таблица с оценками]
- Продление дедлайнов
Требования
- Физтех-почта (домен phystech.edu)
- Аккаунт на GitHub
- Ноутбук на семинарах
Домашние задания
- [ Домашние задания]
План курса
| № недели | Тема |
|---|---|
| 1 | Введение. Знакомство с Python |
| 2 | Управление вычислениями. Контейнеры, итераторы |
| 3 | Словари, множества. Модуль collection |
| 4 | Функции (часть 1). Базовый синтаксис и генераторы |
| 5 | Функции (часть 2). Области видимости, замыкания, декораторы |
| 6 | Строки и файлы |
| 7 | ООП (часть 1). Основные принципы и определения и базовый синтаксис |
| 8 | ООП (часть 2). Magic-методы |
| 9 | Работа с сетью. Клиенты и парсинг |
| 10 | Работа с сетью. Серверные приложения. Боты |
| 11 | NumPy. Оптимизация кода |
| 12 | Работа с табличными данными. Pandas |
| 13 | Инструменты визуализации. Matplotlib |
| 14 | Юнит-тестирование |
| 15 | Символьные вычисления. SymPy |
Оценивание
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
- Тесты
- Контесты
- Практические проекты
- Лабораторная работа
Тесты
- Небольшие тесты на 10 минут в конце занятий
- Вопросы по материалам прошлого занятия
- За каждый тест - 10 баллов.
Контесты
- Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест
- Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
- Срок решения - 2 недели
- За каждый контест - 10 баллов
- Списывание детектируется и наказуемо!
Практические проекты
- 2 проекта - desktop-приложение (после ООП) и серверное приложение (после Сети-2)
- Работа над кодом в несколько итераций на GitHub (нужен аккаунт)
- Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
- Список тем проектов будет позднее
- Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)
Лабораторная работа
- Анализ данных с помощью Pandas и Matplotlib
- Выдается после “Инструменты визуализации”
- Срок работы - 2 недели
- Оценка - 10 баллов
- Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл
Дедлайны
Команда курса
- Преподаватели:
- Евдокимова Анастасия @tasyakemova
- Честнов Никита @nchestnov
- Якушева Софья @stager108 Б05-312
- Филатенков Артур @illusion_cat Б05-320
- Платинский Степан @LaaFlaame Б05-321
- Бояров Алексей @simpleus Б05-322
- Рошиору Светлана @Kaisa19 Б05-323
- Богдан Давид @david_bogdan и Б05-324
- Кротов Андрей @Red_jacket Б05-325
- Восканян Давид @Oxygen1ium1 Б05-326
- Склонин Илья @isklonin Б05-327а; Б05-327б
- Боярников Илья @boyarnikov Б05-328
- Ассистенты:
- Лутфуллаев Сардор @Hopuvert Б05-320; Б05-321
- Прохорчук Екатерина @katerinka_1909 Б05-322; Б05-323
- Венберг Полина @polinavenberg Б05-324; Б05-325
- Хрол Ариана @arncpp Б05-326; Б05-327
- Косаревский Дмитрий Б05-328; Б05-312
